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一种去除图像混合噪声的滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
经典的中值滤波和均值滤波常常被分别用来滤除脉冲噪声和高斯噪声,但是当图像同时存在脉冲噪声和高斯噪声时,这两种滤波算法都不能达到最好的滤波效果。为了能同时滤除两种不同性质的噪声,提出了一种新的混合噪声滤波算法。该算法首先根据脉冲噪声的特点和像素的局部能量信息,分离出脉冲噪声并采用中值滤波算法加以去除,然后对含有高斯噪声的图像采用均值滤波算法进行去噪。试验结果表明,该算法在有效滤除混合噪声的同时,能很好地保护图像的细节,从而为去除图像中的混合噪声提供了一种有效的途径。 相似文献
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基于中值的自适应均值滤波算法 总被引:8,自引:0,他引:8
中值滤波和均值滤波通常被分别用来处理脉冲噪声和高斯噪声.但是当图像同时存在高斯噪声和脉冲噪声时,单独用那种滤波方法都不会达到最好的去噪效果.针对该问题,提出了一种基于中值的改进自适应加权均值滤波算法.该算法采用了一种基于自适应阈值的方法对滤波系数加以优化,使其可以更有效地减少噪声,又可以较好的保持图像的边缘细节信息.实验结果表明,该算法能较好的滤除混合噪声,且滤波效果优于传统的滤波算法. 相似文献
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为有效去除严重的高斯噪声、更好地保护图像细节,提出了一种基于改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的自适应去噪方法。根据PCNN神经元的点火捕获特性,定位受强噪声污染的像素,并采用类中值滤波对强噪声点进行滤除;基于无连接脉冲耦合神经网络(PCNNNI)的点火时刻矩阵自适应选择滤波方法平滑弱噪声点。实验结果表明,与传统去噪方法相比,该方法噪声去除效果好,图像细节保持完整,而且系统具有一定的泛化能力。 相似文献
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将小波多尺度分解与传统Mean Shift滤波算法相结合提出的一种有效的图像滤波方法。先将含噪声图像进行Mallat塔式分解,获得不同尺度、不同频带的子图像。将低频近似图像保持不变,对高频细节进行Mean Shift滤波,最后将低频近似图像与高频滤波后的图像进行合成得到去噪后的图像。由于Mean Shift算法是一种迭代方法,要保证较高的数值计算精度则需要较多的迭代次数,耗费较长的计算时间,为克服这一缺点,提出了采用Fourier级数来近似计算高斯函数。实验结果表明该方法在降低噪声的同时能够尽可能的保留图像细节,其去噪效果优于传统的高斯滤波、Wiener滤波方法和单一小波域值法和Mean Shift滤波方法。 相似文献
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针对基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的降噪效果的问题,提出了将基于高斯模型的小波变换算法与改进的中值滤波相结合的去噪方法。该方法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声的混合噪声。仿真实验结果表明,结合算法去噪后图像的峰值信噪比和均方误差都比单一算法得到了改善,从而证明了该方法的有效性。 相似文献
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基于灰色关联度的图像自适应中值滤波算法 总被引:4,自引:1,他引:3
研究图像去噪是图像处理中一个重要的课题。传统去除高斯噪声的方法是均值滤波,均值滤波方法模糊了图像的细节信息,中值滤波虽然能较好的保护图像的细节信息但滤除高斯噪声的效果不理想。灰色关联度能根据系统各因素间相似程度来度量因素之间的关联程度。利用灰色关联度的特性和中值滤波器的优点,提出一种基于灰色关联度的自适应中值滤波算法,算法可以根据图像像素之间的相似程度自适应地调整滤波加权系数,使滤波系数更加合理,改善原有算法的滤波性能。实验表明算法对受到高斯噪声干扰的图像进行去噪取得较好的滤波效果,同时还保护了图像的细节信息。 相似文献
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为有效去除严重的椒盐噪声、更好地保护图像细节,提出了一种基于改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的自适应去噪方法。根据PCNN神经网络的点火时刻矩阵,对受噪声污染的像素进行定位,仅对噪声像素进行类中值滤波,实现了图像细节的有效保留;根据噪声强度的估计信息,自动进行滤波次数和滤波窗口尺寸的优选,实现了图像的强自适应滤波。实验表明,与传统去噪方法相比,该方法噪声去除效果好,图像细节保持完整,而且系统具有一定的泛化能力。 相似文献
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针对煤电厂炉膛火焰图像含有脉冲噪声和高斯噪声混合含噪图像的特点,提出了中值滤波和小波变换相结合的火焰图像去噪方法。首先采用自适应权重中值滤波方法对火焰图像去噪,然后再对去噪后的图像进行小波分解,分解后对不同子带采用不同的滤波方法进行有效滤波。实验结果表明,该方法不仅能够有效地滤除图像噪声,提高火焰图像的质量,而且在边缘保持能力上比传统的去噪方法要好。 相似文献
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提出了一种彩色图像混合滤波算法,对混有高斯和脉冲噪声的图像进行去噪处理。算法首先滤除受脉冲噪声污染的像素点,采用基于个数判断脉冲噪声的中值滤波算法;其次滤除受高斯噪声污染的像素点,采用对称近邻均值滤波算法。实验结果表明,与传统的中值滤波和均值滤波算法相比,该算法能够有效地去除高斯和脉冲噪声,同时能够保留更多的图像细节信息。 相似文献
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提出了一种彩色图像混合滤波算法,对混有高斯和脉冲噪声的图像进行去噪处理。算法首先滤除受脉冲噪声污染的像素点,采用基于个数判断脉冲噪声的中值滤波算法;其次滤除受高斯噪声污染的像素点,采用对称近邻均值滤波算法。实验结果表明,与传统的中值滤波和均值滤波算法相比,该算法能够有效地去除高斯和脉冲噪声,同时能够保留更多的图像细节信息。 相似文献
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基于粗糙集理论,针对高斯噪声和脉冲噪声,分别采用高斯模板和中值滤波技术,提出了图像平滑算法.这两种算法在去噪的同时,都能够很好地保持图像细节,并且简单易行、处理速度快、使用范围广.通过实验,该算法对灰度图像和彩色图像的处理效果较之传统的处理方法,质量上有较大的提高. 相似文献
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SAR图像空间自适应Gamma MAP滤波去噪后,常残留一些类似脉冲噪声的像素点;为了滤除这些噪声,提高图像质量,采用基于阈值的极值中值滤波;在对SAR图像进行预处理时,将基于阈值的极值中值滤波算法级联到Gamma MAP算法滤波后的SAR图像;测试图像和数据显示,该方法提高了SAR图像质量,保留了SAR图像边缘细节,能很好地检测奇异性目标,易于硬件并行架构实现。 相似文献
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红外图像的自适应混合消噪方法 总被引:3,自引:1,他引:2
针对带有高斯噪声和脉冲噪声的红外图像,提出一种自适应混合去噪方法。首先将受脉冲噪声和高斯噪声污染的像素区分开来,然后对被脉冲噪声污染的像素采用自适应层叠中值滤波法,对被高斯噪声污染的像素采用基于局部噪声方差估计的自适应局部滤波法。实验表明,该方法在信噪比(SNR)和最小均方误差(MSE)的改善上明显优于线性平滑滤波法和普通中值滤波算法,并具有较好的图像细节保护能力和较快的滤波速度。 相似文献
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采用均值滤波和小波变换相结合的图像去噪方法是先将含噪图像进行小波分解,在小波域中,选取适当的阈值对小波系数进行处理,然后对图像信号进行局部重构至第一层,并采用不同的模板对第一层的各细节子图像进行均值滤波,最后将低频近似图像与均值滤波后高频细节图像合成得到去噪后的图像。这种方法与全局Donoho软、硬阈值小波去噪方法和Birge-Massart策略软、硬阈值小波去噪方法相比,其去噪效果更为明显。它在降低了图像的噪声的同时,又尽可能地保留图像的细节,且图像更加平滑。仿真实验证明,该方法是一种有效的图像去噪方法。 相似文献
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基于粗集的图像混合噪声滤波算法 总被引:1,自引:1,他引:0
实际应用中图像常受到不同类型噪声的同时干扰,为解决混合噪声图像的去噪问题,提出了一种基于粗集的图像滤波算法.该算法将粗集理论应用到图像滤波中,利用粗集理论的等价关系分离出不同噪声点及非噪声点,根据图像被污染的情况,选取不同的去噪策略对噪声进行滤除.实验结果表明,该算法在抑制混合噪声时性能优于传统中值滤波、均值滤波等方法,同时也能较好地保护细节信息. 相似文献